لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش LLMOps: ارزیابی، مشاهدهپذیری و کیفیت
- آخرین آپدیت
دانلود LLMOps: Evaluation, Observability, and Quality
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
ساخت سیستمهای هوش مصنوعی مولد قابل اعتماد و در سطح صنعتی، به چیزی فراتر از مدلهای قدرتمند نیاز دارد؛ این امر مستلزم روشهای دقیق ارزیابی، تست، مشاهدهپذیری و مانیتورینگ است. در دوره «LLMOps: ارزیابی، مشاهدهپذیری و کیفیت»، شما توانایی طراحی، پیادهسازی و مدیریت چارچوبهای مستحکم ارزیابی و مشاهدهپذیری را برای سیستمهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و سیستمهای هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal) کسب خواهید کرد. ابتدا، نحوه ارزیابی خروجیهای LLM و مدلهای چندوجهی را با استفاده از معیارهای خودکار، ارزیابی انسانی و چارچوبهای کیفی چندبعدی متناسب با کاربردهای واقعی تولیدی بررسی میکنید. سپس، با نحوه پیادهسازی مشاهدهپذیری (Observability)، سیستمهای ثبت وقایع (Logging) و خط لولههای ارزیابی مداوم که عملکرد، هزینه، ایمنی و کیفیت را در طول زمان ردیابی میکنند، آشنا میشوید. در نهایت، یاد میگیرید که چگونه تستهای خودکار، شناسایی رانش (Drift Detection) و استراتژیهای مانیتورینگ را برای شناسایی پسرویها (Regressions)، مدیریت بهروزرسانیهای مدل و تضمین پایداری بلندمدت سیستم به کار ببرید. پس از اتمام این دوره، مهارتها و دانش لازم در زمینه ارزیابی و مانیتورینگ هوش مصنوعی مولد را خواهید داشت تا بتوانید با اطمینان کامل، سیستمهای GenAI را در محیطهای عملیاتی مستقر کرده، مدیریت نمایید و مقیاس آنها را افزایش دهید.
سرفصل ها و درس ها
معیارها و چارچوبهای ارزیابی LLM
LLM Evaluation Metrics and Frameworks
نمایش نظرات